• 대한화학회지
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• 제22권4호
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• pp.202-220
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• 1978

본 논문에서는 비분리계의 균일준고전(WKB)해를 close coupling formalism을 쓰지 않고 구하였으며, 여러가지 물리적으로 흥미있고 현실적인 경우들에, 구해진 해들이 잘 알려져 있는 해석 함수들로서 주어졌다. 전환점이나 전환면이 구해진 해들의 특이점이 되지 않으며, 그들의 점근형을 취했을 때, 그 해들은 보통의 WKB해들로 복귀된다. 그러한 균일해들을 얻기 위해서는 비분리계의 Schroedinger 방정식들을 변형하여 풀 수 있는 형으로 적절히 "재규격화"하였다. Ehrenfest의 단열 원리가 그러한 "재규격화"된 균일해들을 도출하는데 중요한 역할을 한다. 적절한 고전적 궤적들이 얻어지면 Hamiltonian의 고유치들은 확장된 Bohr-Sommerfeld 양자화 규칙으로 계산된다. 다전자계에 대한 응용이 시사되었고, 현 방법의 유용성을 보여주기 위한 가장 간단한 예의 하나로서 helium 원자의 바닥상태의 파동함수를 근사적으로 계산하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권5호
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• pp.495-502
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• 1998

Y.C. Fung[1]에 의한 연조직의 점탄성에 관한 수학적 모델이론 (Fung's Quasi-linear vlscoelastic theory)을 이용하여 인간의 인두조직의 점탄성(vlscoelatlcity)특성을 측정하기 위하여 반복성하중(cyclic load) ,응력완화 (tensile stress relaxation), incremental load, 그리고 일축성인장 (uniaxial tensile) 시험 등을 실시하였다. 실험적으로 측정한 인두조직의 점탄성특성이 이미 조사된 다른 조직의 점탄성특성과 정량적으로 비교되었다. 인두조직의 점탄성특성의 정량화를 위하여 Y.C.Fung의 수학적 모델이 적용되었는데 응력완화(tensile stress relaxation) 시험 측정결과로부터 도출된 표준화된 응력완화(reduced stress relaxation)함수 G(t)와 일축성인장(uniaxial tensile)시험에서 도출된 탄성반응(elastic response)함수 5(t)를 이용하여 시간에 따른 응력의 궤적을 산출하여 이를 반복성 하중(cyclic load)실험에서 측정된 결과와 비교, 분석하였다. 이러한 인두조직의 점탄성특성에 관한 연구결과는 향후 유한요소를 이용한 인두의 생체역학적 모델의 기본 데이터로 이용될 수 있다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.29-35
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• 2008

본 논문에서는 부하전류의 급격한 변화에도 안정적인 출력진압을 얻기 위하여 강압쵸퍼의 전압제어 기를 개선하는 방법으로 부하전류 전향보상기를 제시하였다. 제시된 부하전류 전향보상기의 특성을 확인하기 위해 메이슨(Mason)의 이득공식을 이용하여 기존의 전압제어기가 포함된 전체 시스템의 전달함수와 부하전류 전향보상기가 추가된 전체 시스템의 전달함수를 각각 근궤적선도와 보드선도 상에서 비교하였다. 그 결과 시스템의 극점이 개선되고, 공진주파수에서의 첨두값의 크기 및 절점주파수의 위상여유가 양호한 것을 확인하였다. 따라서, 제시된 제어기법이 강압쵸퍼의 정상상태 및 동특성을 향상시키고 출력에 나타나는 외란에 의한 영향을 감소시킨 것을 확인할 수 있었다.

• 한국결정성장학회지
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• 제7권4호
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• pp.599-609
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• 1997

콜로이드 분산의 상거동 및 동적 운동 및 형성되는 침적체의 구조와 물성은 전산실험법으로 조사되었다. 다양한 물성과 공정조건들은 Peclet수를 사용하여 조사될 수 있다. 형성된 구조는 구조인자 및 반경방향 분포함수로서, 물성은 계면의 궤적선도를 사용하여 조사되었다. 침적체의 형성 조건과 구조가 조사되었으며 침적시간과 높이에 따른 구조와 물성이 조사되었다. 침적체가 결정구조를 갖는 최적 Peclet수의 범위가 있으며 결정화와 관련된 현상들은 공정조건에 크게 좌우됨을 알 수 있다. 현 방법과 결과들은 고밀도 침적체의 제조시 세라믹 미분체 공정을 설계하는데 사용될 수 있다.

• 수산해양기술연구
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• 제27권1호
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• pp.83-90
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• 1991

현존하는 세장선 이론과는 아주 다르게 Kelvin 소오스와 그의 궤적 주위에 대한 점근전개를 행하여 전진 운동을 하는 세장체에 대한 공식을 유도하였다. 여기서 발전된 공식은 기본적으로 Neumann-Kelvin 문제의 Kernel함수에 대한 근사와 동등하게되었다. 경계치 문제는 현저하게 단순화되었으며 해는 선수 끝에서 시작하는 축차적분의 진행 절차에 따라 얻어졌다. 속도장과 압력분포는 2차원 속도 포텐시열의 미분에 의해 간단히 계산될 수 있었다. 이 방법은 비록 컴퓨터의 사용에는 Neumann-Kelvin문제처럼 많은 시간이 필요하게 되더라도 선체 주위의 유동장의 수치해석에 더욱 정확하리라는 가능성을 준다. 전진하는 진동 세장체의 문제에도 같은 방법이 유용하리라는 것을 또한 기대한다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제15권1호
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• pp.221-228
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• 1998

유한 전력 추력 기를 사용하는 저 궤도의 우주 비행 체가 다른 저 궤도의 우주 비행 체와 랑데부할 때 공기저항의 영향을 연구하였다. 공기의 밀도는 지수 함수적으로 감소한다고 가정하였고 능동 비행 체의 주차 궤도는 6655.935km의 반경을 갖는 윈 궤도, 수동 비행 체의 궤도는 7321.529km의 윈 궤도로 가정하였다. 능동 비행 체의 궤적, 소모된 연료의 양, 추력 가속도의 크기를 비교한 결과, 저 궤도의 우주비행 체간의 랑데뷰 시 연료의 최적화 문제에 공기저항이 무시할 수 없는 영향을 미친다는 결론을 내릴 수 있었다. 그리고 능동 비행 체가 $360^{\circ}$이상의 각으로 회전하는 경우일 때 공기저항의 효과가 더 크게 나타난다는 결론을 얻었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.586-592
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• 2012

비선형 시스템을 제어하는 효과적인 방법으로 신경망과 연동된 퍼지구조를 적용한 ANFIS 제어기를 이용되고 있다. 전통적인 ANFIS에서는 다차원의 입력에도 불구하고 단일출력에 대한 공정을 모델링하고 제어 하는데 사용된다. 멤버쉽 함수의 파라미터는 최소자승예측과 역전파 알고리즘을 이용하여 조정된다. 이동로봇의 경우에는 좌측과 우측의 바퀴를 각각 구동할 필요가 있다. 본 논문에서는 이동로봇의 궤적을 추적하기 위하여 2-입력 2-출력을 가진 ANFIS제어기를 적용한 제어시스템 구조를 제안하였다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 구조가 이동로봇에 대한 가능한 제어기임을 확인할 수 있었다.

• 대한전기학회논문지
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• 제38권12호
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• pp.995-1006
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• 1989

로보트 매니퓰레이터가 컨베이어 상의 파트를 추적 하면서 작업을 수행하는 것은 작업 효율의 증가에 크게 기여한다. 본 논문은 컨베이어 상의 파트를 추적하기 위한 로보트 매니퓰레이터의 동작계획 알고리즘을 제안한다. 로보트 매니퓰레이터의 추적 동작은 밸트의 속도, 추적 시작 시간에서의 파트와 로보트 핸드의 위체이 의하여 결정된다. 이때 토크 및 관절 속도, 관절 가속도, 관절 저크의 제한범위가 모두 고려되며, 최소의 정착시간을 갖는 추적 궤적이 생성된다. 추적 해는 linearr quadratic tracking문제로 접근하여 구한다. 로보트매니퓰레이터의 동적 방정식은 파라메터의 함수 성능 지수를 최소화 하는 동적 방정식의 해는 동적 계획법에 의하여 구한다. ${\mu}-VAX_@$에 의한 시뮬레이션 결과를 제시한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.77-86
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• 1995

퍼지 제어기에 신경회로망을 병렬로 연결시키므로 제어성능 향상을 위해 필요했던 소속함수의 미세조정 과정이 학습으로 대신되게 하는 제어기 구조를 제안하였다. 신경회로망의 학습은 오차 역전파 알고리듬에 의해 수행되고 퍼지 제어기의 출력이 학습에 사용되는 오차량으로 사용된다. 따라서 본 제어기는 전문가의 경험과 지식을 제어기 설계에 이용할 수 있고, 별도의 학습과정 없이 제어과정 중에서 신경회로망 제어기가 학습되어 초기의 제어특성이 개선되어지는 특성이 있다. 그리고 본 구성에서 퍼지 제어기는 사용된 규칙에 의해 형성되는 위상평면상의 슬라이딩 면으로 필요한 제어특성과 신경회로망의 학습기준을 제시하는 한편 신경회로망이 학습되기전 제어 시스템의 제어특성이 안정되도록 하며, 신경회로망은 시스템의 상태궤적이 퍼지제어기에 의해 형성된 슬라이딩 면을 가능한한 근사하게 추종하도록 학습되어져 위상평면상 임의의 위치에 있는 시스템의 상태가 슬라이딩 면을 따라 안정점에 도달하도록 하게한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.106-116
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• 1998

유연 로봇 매니퓰레이터의 위치 제어 알고리즘에 대한 연구를 하였다. 제안하는 알고리즘은 신경회로망의 학습 알고리즘에 근거한 자동 구축 퍼지 적응 제어기(ACFAC : Automaitc Constructed Fuzzy Adaptive controller)에 기본으로 한다. 제안하는 시스템은 비지도 경쟁 학습 알고리즘을 사용하여 입력 변수의 멤버십 함수와 지도 Outstar 학습 알고리즘을 사용하여 출력 정보를 학습시킨다. ACFAC는 유연 로봇 매니퓰레이터의 동력한 모델을 필요로 하지 않는다. ACFAC는 유연 로봇 매니퓰레이터의 끝점이 원하는 궤적을 따라가도록 설계되었다. 이 제어기의 입력은 위치 오차, 위치 오차의 미분 값과 오차의 variation에 의해 결정된다. ACFAC의 우수서을 보여주기 우해서 PID 제어나 신경회로망 알고리즘을 사용한 결과와 비교를 하였다.